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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 牛文全  李靖  
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
[期刊] 自然资源学报  [作者] 马占青  徐明仙  俞卫阳  温淑瑶  
论文基于大气降水过程存在着大量的不确定性和不精确性的特点,将简单的统计计算与马尔可夫链理论有机结合起来预测降水量,方法的物理概念清晰,计算简便。以杭州市1956—2008年的降水量资料为例,应用统计模型进行逐年降水量预测,从前40 a的降水量序列资料(1956—1995年)开始,预测1996年的降水量,然后剔除1956年的降水资料,将1996年的实际资料加入到序列中,再按照降水量预测的基本步骤预测1997年的降水量,依此类推进行逐年降水量预测,结果表明,13 a中误差小于±10%、±15和±20%的分别占30.77%、53.85%和69.23%,预测误差最大值为-24.03%;应用统计马尔可夫...
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 贺昌政  俞海  
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 冯亚文  任国玉  张丽  罗华超  
长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示:人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨世娟  卢维学  方辉平  
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨世娟  卢维学  方辉平  
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 迟道才  张特男  吴秀明  张兰芬  
为降低旱涝灾害对经济社会带来的损失,对降水量的预测方法进行研究。以太子河流域1961~2006年各测站降水量数据为样本,建立时间序列ARMA降水量预测模型,应用2004~2006年的降水量数据对模型进行检验。结果表明:ARMA模型用于降水量预测效果良好,为降水量预测增添了新手段。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 曾黔蜀   沈光先  
本文在对影响邮政业务量因素的相关系数计算的基础上 ,尝试用人工神经网络方法对邮政函件量进行预测。结果表明 :人工神经网络BP模型用于邮政函件量预测具有良好的预测效果
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 吴萍  迟道才  王殿武  马涛  刘鑫  孙号茗  
灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 黄强  原文林  陈晓楠  张洪波  王义民  
【目的】研究信息扩散近似推理方法在年降水量预测中的应用,并对比其他方法分析其推广前景。【方法】通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则。利用信息扩散近似推理描述年降水量间的复杂非线性关系,并以某灌区长系列降水资料为样本进行实例计算。【结果】信息扩散近似推理方法预测效果较好,该方法误差绝对值和为1.673,小于人工神经网络和线性自回归方法的统计结果。【结论】信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较发现,该模型能够很好地光滑样本数据以及较好地发掘知识,有较...
[期刊] 图书情报工作  [作者] 蔡时连  
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 武文斌  唐燕武  朱家明  陈华友  
在股价指数预测等社会经济现象中,存在多种线性和非线性叠加的复杂特征,根据数据波动特点,文章在样本数据排序的基础上,结合区间数大小可能度的概念,对样本数据进行分类和区间划分。同时,通过反映不同决策者态度的多种隶属度计算方法,构造了犹豫模糊集,从而建立了基于综合隶属度权重来集成历史数据的线性预测模型。为拟合数据的非线性特征,引入了BP神经网络预测模型。利用台湾加权股价指数近五年的数据进行实例分析,将线性预测值和开盘价、最低价、最高价、收盘价作为BP神经网络的输入,最终获得了股价指数的预测值。结果表明,提出的模型具有可行性和有效性。
[期刊] 财会月刊  [作者] 李靖  
本文针对比特币市场发展的随机性、突变性特点,采用BP神经网络建立了比特币市场预测模型。选取2010年8月18日至2016年3月2日的数据作为样本,构建了多个预测模型,分别运用不同时间段的数据对单日和一周的比特币市场进行预测。结果表明,越近的数据越有利于准确预测比特币的价格,越是短期预测越能较好地拟合比特币发展趋势。
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 王成军  左新慧  
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郭秋艳  何跃  
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
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